{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 텍스트 기반 image-to-image 생성"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "`StableDiffusionImg2ImgPipeline`을 사용하면 텍스트 프롬프트와 시작 이미지를 전달하여 새 이미지 생성의 조건을 지정할 수 있습니다.\n",
    "\n",
    "시작하기 전에 필요한 라이브러리가 모두 설치되어 있는지 확인하세요:\n",
    "\n",
    "```bash\n",
    "!pip install diffusers transformers ftfy accelerate\n",
    "```\n",
    "\n",
    "[`nitrosocke/Ghibli-Diffusion`](https://huggingface.co/nitrosocke/Ghibli-Diffusion)과 같은 사전학습된 stable diffusion 모델로 `StableDiffusionImg2ImgPipeline`을 생성하여 시작하세요."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import torch\n",
    "import requests\n",
    "from PIL import Image\n",
    "from io import BytesIO\n",
    "from diffusers import StableDiffusionImg2ImgPipeline\n",
    "\n",
    "device = \"cuda\"\n",
    "pipe = StableDiffusionImg2ImgPipeline.from_pretrained(\"nitrosocke/Ghibli-Diffusion\", torch_dtype=torch.float16).to(\n",
    "    device\n",
    ")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "초기 이미지를 다운로드하고 사전 처리하여 파이프라인에 전달할 수 있습니다:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "url = \"https://raw.githubusercontent.com/CompVis/stable-diffusion/main/assets/stable-samples/img2img/sketch-mountains-input.jpg\"\n",
    "\n",
    "response = requests.get(url)\n",
    "init_image = Image.open(BytesIO(response.content)).convert(\"RGB\")\n",
    "init_image.thumbnail((768, 768))\n",
    "init_image"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<div class=\"flex justify-center\">\n",
    "    <img src=\"https://huggingface.co/datasets/YiYiXu/test-doc-assets/resolve/main/image_2_image_using_diffusers_cell_8_output_0.jpeg\"/>\n",
    "</div>\n",
    "\n",
    "> [!TIP]\n",
    "> 💡 `strength`는 입력 이미지에 추가되는 노이즈의 양을 제어하는 0.0에서 1.0 사이의 값입니다. 1.0에 가까운 값은 다양한 변형을 허용하지만 입력 이미지와 의미적으로 일치하지 않는 이미지를 생성합니다.\n",
    "\n",
    "프롬프트를 정의하고(지브리 스타일(Ghibli-style)에 맞게 조정된 이 체크포인트의 경우 프롬프트 앞에 `ghibli style` 토큰을 붙여야 합니다) 파이프라인을 실행합니다:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "prompt = \"ghibli style, a fantasy landscape with castles\"\n",
    "generator = torch.Generator(device=device).manual_seed(1024)\n",
    "image = pipe(prompt=prompt, image=init_image, strength=0.75, guidance_scale=7.5, generator=generator).images[0]\n",
    "image"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<div class=\"flex justify-center\">\n",
    "    <img src=\"https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/ghibli-castles.png\"/>\n",
    "</div>\n",
    "\n",
    "다른 스케줄러로 실험하여 출력에 어떤 영향을 미치는지 확인할 수도 있습니다:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "from diffusers import LMSDiscreteScheduler\n",
    "\n",
    "lms = LMSDiscreteScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)\n",
    "pipe.scheduler = lms\n",
    "generator = torch.Generator(device=device).manual_seed(1024)\n",
    "image = pipe(prompt=prompt, image=init_image, strength=0.75, guidance_scale=7.5, generator=generator).images[0]\n",
    "image"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<div class=\"flex justify-center\">\n",
    "    <img src=\"https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/lms-ghibli.png\"/>\n",
    "</div>\n",
    "\n",
    "아래 공백을 확인하고 `strength` 값을 다르게 설정하여 이미지를 생성해 보세요. `strength`를 낮게 설정하면 원본 이미지와 더 유사한 이미지가 생성되는 것을 확인할 수 있습니다.\n",
    "\n",
    "자유롭게 스케줄러를 `LMSDiscreteScheduler`로 전환하여 출력에 어떤 영향을 미치는지 확인해 보세요.\n",
    "\n",
    "<iframe\n",
    "\tsrc=\"https://stevhliu-ghibli-img2img.hf.space\"\n",
    "\tframeborder=\"0\"\n",
    "\twidth=\"850\"\n",
    "\theight=\"500\"\n",
    "></iframe>"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {},
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 4
}
